本文考虑大坝—河流渠道灌溉系统的迭代学习控制问题。首先,对线性化的Hayami偏微分方程在空间上离散化,通过叠加向量方法建立闸门与流量关系的状态空间数学模型;其次,结合灌溉过程的重复性特点,设计D型迭代学习控制算法,建立了该算法的收敛性条件。结果表明通过闸门开度的迭代学习控制,可实现对取水口期望流量的完全跟踪。最后,通过数值仿真进一步说明提出的迭代学习控制方法的有效性。
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